由於这个program还算新，网路上也找不太到除了USC网站之外更多的资讯，所以决定来板上分享我过去一年在这里读书的心得，也给想来这里念书的人参考（如果接下来想法有改变的话也会更新这篇文） *以下皆为个人想法，若有不认同的欢迎留言讨论 先说说我的背景 台大毕业（修过不少传播和行销相关课程、学过R跟很基础的python） GPA 4.14/4.3 托福 102（L27 R23 W26 S26） GRE 未交 目前刚读完第一年，把五门必修课都修完了，以下会就整体和各个课程简单分享心得 先说结论：如果不是对传播跟数据科学这两个领域都很有兴趣的话，不太建议读这里 DSCI 549 Introduction to Computational Thinking and Data Science (Gale Lucas) 个人认为蛮废的课（到现在还是很後悔自己没有waive掉这门课），基本上就是把DS当中可能用到的理论（e.g. 假设检定、统计模型等）很概括的带过去，也不会讲到太多的应用或背後的原理 COMM 502 Theoretical Approaches to Multidisciplinary Design Projects (Colin Doty) 充满理论的课，每周有几十页的paper要在课前读完，教授会根据各周的主题带领大家讨论这些理论在产业中是如何被运用，以及背後潜在的问题。我自己觉得蛮有趣的，但课堂上认真参与的人偏少 DSCI 510 Principles of Programming for Data Science (Ulf Hermjakob) 教python的课。据我所知，不同老师教的难度差蛮多的，我选的刚好是比较难的，每周都有作业，需要花不少时间，但的确进步蛮快的 COMM 557 Data Science for Communication & Social Networks (Emilio Ferrara) 老师在学术界好像蛮有名气的，上课的内容算是我目前修的所有课当中，真正有把Comm跟DS结合的课，但上课内容也大多是理论，应用的部分比较少 DSCI 550 Data Science at Scale (Chris Mattmann) 老师在业界跟学术界都有一定的成就，但课程内容教了很多DS发展的历史过程，也有很大的篇幅在讲他们团队制作的apache tika，就课程来说我觉得蛮无聊的。总共三次作业，前两次都要用tika，真的会被老师搞疯（一直在跟他回报错误、等他修改，网路上也找不到其他资源），但从做作业的过程中会有所学习 在进入这个科系之前，我以为课程多数都会涵盖Comm跟DS在业界是如何被结合运用，但目前修的课看起来，两者更多的时候是独立的，所以强烈建议如果想来这里读的话，请确保自己对传播跟数据科学都有足够的兴趣，不然可能会觉得有近一半的时间跟学分费被浪费。 不过对於没有程式经验或背景的人来说，或许是个不错的入门机会，因为基础课程很多。 还有一个我自己觉得蛮重要的问题是：这个program有九成是中国人，虽然他们当中许多是大学就来美国的，但小组讨论的时候永远都是用中文，我自己觉得蛮可惜的，感觉少了很多练习英文的机会。而且多数中国人都可以很快（在开学前）建立自己的小团体，所以会相对难融入一些。 最後还是想嘴一下洛杉矶，我真的找不到任何除了天气好之外的优点了。治安差、路上怪人多、交通也不太方便、高速公路永远在塞车、物价跟房租都高的离谱，总之就是一个我认为没有那麽适合居住的地方。 以上资讯给大家参考，希望能提供对这个领域有兴趣的人一点帮助，如果有其他想知道的也欢迎站内信（此篇有同步发在Dcard） ----- Sent from JPTT on my iPhone --

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